写在前面的话:我们知道调用数据泵的方式可以有3种,在这里我绝对不会使用命令行而是首推脚本方式放弃命令行的理由大概有这些:① 操作系统对CLI字符数的限制
② 令人痛恨的转义符
③ 无法跨平台重用
④ 官方文档到处鼓吹用脚本方式㈠ 过滤对象/数据篇⑴ 过滤对象INCLUDEEXCLUDE和INCLUDE用法相同,这里就谈INCLUDE语法INCLUDE = object_type[:name_clause] [, ...]object_type:常用有TABLE、INDEX、CONSTRAINT、GRANT,更多的我们可以查阅database_export_objects,schema_export_objects,table_export_objectsname_clause:sql语句相关的索引、约束等都会很讲义气地被一起导出例子题目:导出所有以 emp 开头的表参数文件写法如下:[Oracle@bogon ~]$ cat hr.par
SCHEMAS=HR
DUMPFILE=hr.dmp
DIRECTORY=dmpdir
LOGFILE=hr.log
INCLUDE=TABLE:"like "EMP%""这个文件里,INCLUDE也可以这么写INCLUDE=TABLE:"IN (select table_name from user_tables where table_name like "EMP%")"⑵ 过滤数据QUERY语法QUERY = [schema.][table_name:] query_clause该参数和以下几个为互斥关系CONTENT=METADATA_ONLYESTIMATE_ONLYTRANSPORT_TABLESPACES例子题目:导出部门号为50,员工号大于128的所有员工资料参数文件写法如下:[oracle@bogon ~]$ cat hr.par
SCHEMAS=HR
DUMPFILE=hr02.dmp
DIRECTORY=dmpdir
LOGFILE=hr02.log
INCLUDE=TABLE:"IN ("EMPLOYEES","DEPARTMENTS")"
QUERY=EMPLOYEES:"where employee_id>=128",DEPARTMENTS:"where department_id=20"㈡ 并行导出篇并行设置的结果无非3种:变得更好、没有变化、变得更差效率是否得到提高,并不取决于你设置了多碉堡的参数,参数和参数值是否合适方为根本并行需要成本,因为并行之前需对服务器资源综合权衡,计算并行,分配任务并行设置是门艺术,因为PARALLEL经常是要跟FILESIZE,DUMPFILE一起考虑下面是官方文档给的一个并行优化实例:expdp hr/hr FULL=y DUMPFILE=dpump_dir1:full1%U.dmp, dpump_dir2:full2%U.dmp
FILESIZE=2G PARALLEL=3 LOGFILE=dpump_dir1:expfull.log JOB_NAME=expfull另外,并行度的设置不应该超过CPU数量的2倍sys@ORCL> show parameter cpuNAME TYPE VALUE
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cpu_count integer 1By DBA_WaterBin
2013-09-05GOOD Luck
相关阅读:通过expdp&impdp把11g的数据迁移到10g平台的要点 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/86493.htmOracle Data Pump使用范例及部分注意事项(expdp/impdp) http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/86383.htmOracle datapump expdp/impdp 导入导出数据库时hang住 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-05/84746.htmexpdp/impdp做Oracle 10g 到11g的数据迁移 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-05/83923.htm更多Oracle相关信息见Oracle 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=12Oracle:ORA-01078与LRM-00109报错Oracle控制文件操作相关资讯 expdp Oracle expdp
- Oracle 11g版本expdp的COMPRESSION (今 07:43)
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| - exp和expdp 导出性能比较 (08月03日)
- 利用Oracle自带的impdp和expdp进行 (05月18日)
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